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合成生物学使我们能够通过生物工程细胞来合成新的有价值的分子,如可再生生物燃料或抗肿瘤药物。然而,传统的合成生物学方法涉及临时的工程实践,这导致了长期的发展。在这里,我们介绍了自动推荐工具(ART),这是一种利用机器学习和概率建模技术以系统的方式指导合成生物学的工具,无需对生物系统进行充分的机械理解。利用基于样本的优化,ATR提供了一套建议在下一个工程周期构建的菌株,以及其生产水平的概率预测。我们通过模拟数据集展示了艺术的能力,以及来自实际代谢工程项目的实验数据,这些项目生产可再生生物燃料,无酒花的霍比口味啤酒,脂肪酸和色氨酸。最后,我们讨论了这种方法的局限性,以及基本假设失败的实际后果。 十大热门方向 01、AI蛋白质设计 02、CADD计算机辅助药物设计 03、AIDD人工智能药物发现与设计 04、蛋白晶体结构解析
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